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解決する課題

APO (AutoPilot Observability) は、従来のオブザーバビリティツールにおけるデータ過多と手動分析の問題に対処します。手動でのトラブルシューティングを、AI駆動の自動診断ワークフローに置き換えることで、チームがシステム障害の根本原因を迅速に特定し、アラート処理の負荷を軽減できるように支援します。

動作方法

APOは、LLMと特化した「LLMネイティブデータプレーン」の組み合わせを使用して、オブザーバビリティデータを処理します。大量の生データをモデルに直接入力するのではなく、多様なログ、メトリクス、トレースを「異常イベント」として変換し、API中心のサービスマップと関連付けます。これにより、AIエージェントがドメイン間のデータ相関を実行し、低コードのオーケストレーションワークフローを実行して診断を自動化できます。

対象ユーザー

複雑なテクノロジースタックを監視し、アラートやインシデントのトラブルシューティングを自動化したいDevOpsおよびSREチーム向けに設計されています。

主な特徴

• エージェントワークフロー: パーソナライズされたAIエージェントと自動トラブルシューティングワークフローを設計するための低コードオーケストレーション。
• LLMネイティブデータプレーン: LLMに最適化された形式にオブザーバビリティデータを変換する専用データプレーン。トポロジの散逸や幻覚を防ぎます。
• ゼロタッチインストルメンテーション: OneAgent技術を活用した、マルチ言語OpenTelemetryエージェントの自動インストルメンテーション。
• 結果の検証性: 可視化されたデータチャートとeBPF Polarisメトリクスによる相互検証により、AIの推奨事項が説明可能かつ検証可能であることを保証します。
• フルスタックカバレッジ: ログ、トレース、メトリクス、イベントにわたる統合された可視性。